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Kafka流式计算性能优化算法研究

摘要第4-5页
abstract第5页
专用术语注释表第8-9页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 主要研究内容第12页
    1.4 论文结构安排第12-14页
第二章 相关理论知识第14-21页
    2.1 Kafka原理第14-15页
    2.2 流式计算介绍第15-17页
    2.3 Kafka热点问题介绍第17页
    2.4 Kafka性能优化技术第17-20页
        2.4.1 数据聚类技术第18-19页
        2.4.2 自适应性能调优技术第19-20页
    2.5 本章小结第20-21页
第三章 基于Kafka的生产者端性能优化算法研究第21-33页
    3.1 研究背景第21页
    3.2 生产者端聚类算法构建第21-26页
        3.2.1 算法总体设计第22-23页
        3.2.2 传感器依赖图生成算法第23-25页
        3.2.3 SDG聚类阶段第25页
        3.2.4 聚类结果分配阶段第25-26页
    3.3 实验与结果分析第26-32页
        3.3.1 实验环境设置第26-29页
        3.3.2 实验结果对比第29-32页
    3.4 本章小结第32-33页
第四章 基于Kafka的自适应性能调优算法研究第33-48页
    4.1 研究背景第33-34页
    4.2 自适应性能调优算法设计第34-37页
        4.2.1 问题建模第34-35页
        4.2.2 数据预处理第35-37页
        4.2.3 算法设计第37页
    4.3 自适应性能调优方法具体实现第37-43页
        4.3.1 高维数据加权采样技术第38-41页
        4.3.2 性能预测模型第41-42页
        4.3.3 ENLHS性能调优算法第42-43页
    4.4 实验与结果分析第43-47页
        4.4.1 实验环境设置第43-44页
        4.4.2 实验结果分析第44-47页
    4.5 本章小结第47-48页
第五章 基于Kafka的消息队列原型系统设计第48-63页
    5.1 应用场景描述第48-49页
    5.2 原型系统设计第49-56页
        5.2.1 总体架构设计第49-50页
        5.2.2 架构组件分析第50-51页
        5.2.3 主要模块设计第51-56页
    5.3 实验与结果分析第56-61页
        5.3.1 实验环境与设置第57-59页
        5.3.2 实验结果与分析第59-61页
    5.4 本章小结第61-63页
第六章 总结与展望第63-65页
    6.1 总结第63-64页
    6.2 展望第64-65页
参考文献第65-68页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第68-69页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第69-70页
致谢第70页

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